asymptotics पर टैग किए गए जवाब

हम मान लेते हैं कि हमारा आँकड़ा कुछ डेटा का एक कार्य है जो वितरण फ़ंक्शन से खींचा गया है ; हमारे नमूने के अनुभवजन्य वितरण समारोह । So एक यादृच्छिक चर के रूप में देखा जाने वाला आँकड़ा है और सांख्यिकी का बूटस्ट्रैप संस्करण है। हम दूरी के रूप …

25 probability  mathematical-statistics  bootstrap  asymptotics  consistency 

मैं बेहतर तरीके से समझना चाहता हूं कि सामान्य सन्निकटन के लिए द्विपद वितरण में निरंतरता सुधार कैसे हुआ। यह तय करने के लिए किस विधि का उपयोग किया गया था कि हमें 1/2 (अन्य संख्या क्यों नहीं?) जोड़ना चाहिए। किसी भी स्पष्टीकरण (या सुझाव पढ़ने के लिए एक लिंक, …

24 binomial  asymptotics 

प्रसिद्ध 1938 के पेपर में (" समग्र परिकल्पनाओं के परीक्षण के लिए संभावना अनुपात का बड़ा-नमूना वितरण ", गणितीय सांख्यिकी के विवरण, 9: 60-62), सैमुअल विल्क्स ने (लॉग संभावना अनुपात) के विषम वितरण का व्युत्पन्न किया। नेस्टेड परिकल्पनाओं के लिए, इस धारणा के तहत कि बड़ी परिकल्पना सही ढंग से …

23 hypothesis-testing  model-selection  likelihood-ratio  asymptotics  misspecification 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मैं सोच रहा था कि क्या कोई जानता है या यदि कोई ऐसा आँकड़े मौजूद है जिसमें कमजोर संगति के बजाय एक अनुमानक की मजबूत स्थिरता की आवश्यकता है। यही है, आवेदन के लिए मजबूत स्थिरता आवश्यक है और आवेदन कमजोर स्थिरता के साथ काम नहीं करेगा।

20 hypothesis-testing  theory  asymptotics  estimators  consistency 

यह अनिवार्य रूप से एक प्रश्न का एक प्रतिकृति है , जो मुझे math.se पर मिला था, जिसके उत्तर मुझे नहीं मिले , जिसकी मुझे आशा थी। Let स्वतंत्र, समान रूप से वितरित यादृच्छिक चर का एक क्रम हो, जिसमें और ।{Xi}i∈N{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}}E[Xi]=1E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = 1V[Xi]=1V[Xi]=1\mathbb{V}[X_i] = 1 …

19 probability  mathematical-statistics  asymptotics 

यह इस प्रश्न द्वारा उत्पन्न समस्या का अधिक सामान्य उपचार है । नमूना विचरण के स्पर्शोन्मुख वितरण को प्राप्त करने के बाद, हम मानक विचलन के लिए इसी वितरण पर आने के लिए डेल्टा विधि को लागू कर सकते हैं। आइडल गैर-सामान्य यादृच्छिक चर { X i } के आकार …

19 mathematical-statistics  variance  central-limit-theorem  asymptotics 

पैरामीटर लिए अनुमानक का एक क्रम रूप से सामान्य है यदि । ( स्रोत ) हम तो कहते हैं के asymptotic विचरण । यदि यह परिवर्तन क्रामर-राव बाउंड के बराबर है , तो हम कहते हैं कि अनुमानक / अनुक्रम विषम रूप से कुशल है।UnUnU_nθθ\thetan−−√(Un−θ)→N(0,v)n(Un−θ)→N(0,v)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v)vvvUnUnU_n प्रश्न: …

18 estimation  asymptotics  efficiency 

मुद्दा पहले भी सामने आया है, लेकिन मैं एक विशिष्ट प्रश्न पूछना चाहता हूं जो एक उत्तर को स्पष्ट करने का प्रयास करेगा जो इसे स्पष्ट करेगा (और वर्गीकृत करेगा): "गरीब आदमी की विषमताएं" में, कोई भी स्पष्ट अंतर रखता है (ए) यादृच्छिक चर का एक क्रम जो एक निरंतरता …

18 mathematical-statistics  variance  convergence  asymptotics  consistency 

तो हम जानते हैं कि पैरामीटर साथ poissons की राशि स्वयं साथ एक poisson है । इसलिए काल्पनिक रूप से, कोई भी और कह सकता है कि यह वास्तव में जहाँ प्रत्येक है: x , और काम करने के लिए CLT प्राप्त करने के लिए एक बड़ा n लें।λ n …

16 poisson-distribution  central-limit-theorem  asymptotics 

मैं यह साबित करने की कोशिश कर रहा हूं कि अवलोकन किया गया सूचना मैट्रिक्स कमजोर रूप से अधिकतम अधिकतम संभावना अनुमानक (एमएलई) पर मूल्यांकन किया गया है, यह अपेक्षित सूचना मैट्रिक्स का कमजोर संगत आकलनकर्ता है। यह एक व्यापक रूप से उद्धृत परिणाम है, लेकिन कोई भी एक संदर्भ …

16 maximum-likelihood  expected-value  asymptotics  information  fisher-information 

Let में iid यादृच्छिक चर का एक परिवार हो मान{Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n[0,1][0,1][0,1] , एक मतलब होनेμμ\mu और विचरणσ2σ2\sigma^2 । मतलब, का उपयोग कर के लिए एक सरल विश्वास अंतरालσσ\sigma जब भी यह जाना जाता है, द्वारा दिया जाता है P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \le\frac{1}{n \varepsilon^2} …

15 normal-distribution  confidence-interval  references  asymptotics  approximation 

\newcommand{\E}{\mathbb{E}} कैसे है एक ( ⋅ ) = ∫ घ यूवी 1 / 3 ( μ )A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(\cdot) = \displaystyle\int\frac{du}{V^{1/3}(\mu)} सामान्य घातीय परिवार के लिए बदलना निकाली गई? अधिक विशेष रूप से : मैंने पेज 3 पर टेलर विस्तार स्केच का पालन करने की कोशिश की, यहां 1 स्लाइड करें लेकिन …

15 data-transformation  residuals  asymptotics  exponential-family 

क्रॉस सेक्शन और पैनल डेटा (पृष्ठ 357) के अपने इकोनोमेट्रिक एनालिसिस में जेफरी वोल्ड्रिज का कहना है कि अनुभवजन्य हेसियन "हम जिस विशेष नमूने के साथ काम कर रहे हैं, उसके लिए सकारात्मक निश्चितता, या सकारात्मक सकारात्मक भी नहीं है।" यह मेरे लिए गलत लगता है (संख्यात्मक समस्याओं के अलावा) …

15 estimation  maximum-likelihood  econometrics  asymptotics 

CLT को धारण करने के लिए हमें उस वितरण की आवश्यकता होती है जो हम अनुमानित और परिमित विचरण T 2 के लिए चाहते हैं । क्या यह कहना सही होगा कि काउची वितरण के मामले में, माध्य और विचरण, अपरिभाषित हैं, केंद्रीय सीमा प्रमेय भी असममित रूप से एक …

15 probability  central-limit-theorem  asymptotics  cauchy